Проектирование и исследование свойств реляционных баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, доктор технических наук Маликов, Андрей Валерьевич

• Маликов, Андрей Валерьевич
• доктор технических наук
• 2005

Оглавление диссертации доктор технических наук Маликов, Андрей Валерьевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА.

I. I. Объекты реляционной модели данных. /. /. Структурная часть.

1.1.2. Целостная часть. 1.3. Реляционная алгебра и реляционное исчисление.

1.2. Сущности и взаимоотношения данных.

1.3. Нормализация отношений на основе операций проекции и соединения.

1.4. Квазиструктурированные данные.

1.5. Языки манипулирования данными.

1.6. Архитектуры реляционных баз данных.

1.7. Выводы.

2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ РЕЛЯЦИОННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ОПЕРАЦИЙ ВЫБОРКИ И СОЕДИНЕНИЯ.

2.1. Практическое использование и анализ проблем нормализации реляционных отношений.

2.2. Определение отношения связей атомарных значений в реляционной БД.

2.3. Метод нормализации отношения связей атомарных значений.

2.4. Выводы.

3. ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА БАЗ ДАННЫХ, НОРМАЛИЗОВАННЫХ НА ОСНОВЕ ОПЕРАЦИЙ ВЫБОРКИ И СОЕДИНЕНИЯ.

3.1. Методика восстановления отношений.

3.2. Использование NULL-значений в отношениях баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

3.3. Реализация правил ссылочной целостности в базах данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

3.4. Определение доменов атрибутов отношений баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

3.5. Выводы.

4. ПРОЕКТИРОВАНИЕ УТОЧНЕННОЙ СТРУКТУРЫ БАЗ ДАННЫХ, НОРМАЛИЗОВАННЫХ НА ОСНОВЕ ОПЕРАЦИЙ ВЫБОРКИ И СОЕДИНЕНИЯ.

4.1. Алгоритм перевода ER-диаграммы в базу данных, нормализованную на основе операций выборки и соединения.

4.2. метод построения уточненной структуры баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

4.3. практическое использование баз данных с уточненной структурой, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

4.4. выводы.

5. ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА БАЗ ДАННЫХ С УТОЧНЕННОЙ СТРУКТУРОЙ, НОРМАЛИЗОВАННЫХ НА ОСНОВЕ ОПЕРАЦИЙ ВЫБОРКИ И СОЕДИНЕНИЯ.

5.1. Требования к нормализации отношений внутренней предметной области.

5.2. Реализация основных типов связей между атомарными значениями отношений в структуре баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

5.3. Алгоритмы перевода реляционных баз данных в базу данных с уточненной структурой, нормализованную на основе операций выборки и соединения.

5.4. Основные недостатки баз данных с уточненной структурой, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

5.5. Выводы.

6. РАЗРАБОТКА НАДСТРОЕК ДЕКЛАРАТИВНЫХ ЯЗЫКОВ МАНИПУЛИРОВАНИЯ ДАННЫМИ БАЗ ДАННЫХ, НОРМАЛИЗОВАННЫХ НА ОСНОВЕ ОПЕРАЦИЙ ВЫБОРКИ И СОЕДИНЕНИЯ.

6.1. Реализация функций добавления, удаления и модификации данных.

6.2. Сравнение результатов использования hhci рущии SELECT в базах данных с различным типом нормализации.

6.3. Разработка надстроек uncil'vkilmïï запросов к вазам данных, нормализованных на основе операций выборки и соедиш пия.

6.4. Разработка алгоритмов поиска информации в запросах к базам данных,

НОРМАЛИЗОВАННЫХ НА ОСНОВЕ ОПЕРД11ИЙ ВЫБОРКИ И СОЕДИНЕНИЯ.

6.5. Практическое использование инструкций выборки данных.

6.6. Выводы.

7. ПРОЕКТИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ, НОРМАЛИЗОВАННЫХ НА ОСНОВЕ ОПЕРАЦИЙ ВЫБОРКИ И СОЕДИНЕНИЯ.

7.1. Методы проектирования распределенных реляционных баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

7.2. Разграничение полномочий пользователей баз данных, нормализованных на основе операций проекции и соединения, с использованием операции выборки.

7.3. Разграничение полномочий пользователей баз данных, нормализованных на основе опера11ий выборки и соединения.

7.4. методы определения оптимальной конфигурации многопользовательской автоматизированной системы.

7.5. ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Проектирование и исследование свойств реляционных баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения»

Деятельность человека во многом связана со сбором, накоплением и обработкой информации [72, 155]. Бурное развитие и применение компьютерной техники приводит к неуклонному росту объемов накапливаемой информации и повышению требований к ее структуре и качеству. При этом качество информации может оцениваться по целому ряду критериев. Одним из самых удачных инструментариев обработки информации стала реляционная теория, представляющая собой комплекс математических методов проектирования и обеспечения функционирования реляционных баз данных (РБД).

На настоящий момент существует несколько основных подходов к применению на практике той или иной модели представления данных при построении корпоративных автоматизированных систем управления (АСУ). Если не брать во внимание старые «дореляционные» модели данных: иерархическую и сетевую, то бесспорными лидерами на сегодняшний момент являются две модели: реляционная и сравнительно молодая — объектно-ориентированная [51, 70, 76, 86].

Ежегодно увеличивается число инсталляций программного обеспечения, поддерживающего различные структуры данных, различные способы их хранения и обработки, различные языки манипулирования данными [41,44,52,54,89], но бесспорными фаворитами на сегодняшний день ¿стаются~~реляционно-совместимые системы [102, 105, 160]. Их огромная популярность, в первую очередь, вызвана тем, что появление реляционной модели придало теории баз данных (БД) математическое обоснование и законченность.

Современное бурное развитие технологии реляционных баз данных подтверждается выходом в свет нового программного обеспечения. Корпорация Microsoft выпустила очередную версию популярного сервера баз данных Microsoft SQL Server 2000 [103, 178], являющего прямым приемником и продолжателем традиций, заложенных в Microsoft SQL Server 7.0. Microsoft SQL Server 2000 — это продукт, представляющий собой современное поколение комплексных программных средств управления базами и хранилищами данных для задач, требующих быстрого получения и анализа информации [154]. Он предназначен для широкого круга приложений во всех областях бизнеса [187]. Постоянное совершенствование программного обеспечения, работающего с реляционными БД, приводит к появлению у него новых качеств. К числу основных достоинств сервера Microsoft SQL Server 2000 следует отнести:

1. Осуществление запросов, анализ и управление данными через Интернет. Простой и безопасный доступ к данным посредством web-браузера с использованием межсетевых экранов.

2. SQL Server 2000 обеспечивает практически неограниченный рост объемов данных за счет увеличения надежности и расширяемости системы с использованием всех преимуществ мультипроцессорной обработки данных.

3. SQL Server 2000 уменьшает время создания, внедрения и выхода на рынок современных приложений для задач бизнеса и электронной коммерции, ускоряет процесс поиска данных, упрощает управление данными.

4. SQL Server 2000 в полном объеме использует аппаратные ресурсы многопроцессорных и кластерных систем, поддерживает преимущества многозадачности и параллельной обработки данных.

5. Аналитические возможности SQL Server 2000 позволяют исследовать собираемые реляционные данные и данные OLAP, включая входные потоки и историю обращений, чтобы выделить тренды и сформировать прогнозы. В SQL Server 2000 встроены новые типы данных, отладчик T-SQL и т.д.

Корпорация Oracle выпустила сервер баз данных Oracle 8 [60, 182]. По заявлениям фирмы производителя явный прогресс ощутился в области хранилищ данных. Стало возможным управление терабайтами данных. Было показано, что Oracle 8 хорошо масштабируется, прекрасно работает с многопроцессорным аппаратным обеспечением и может решать практически любую задачу. Для этого система была протестирована на реальных запросах, реальных нагрузках и задачах, характерных для современных хранилищ данных.

В настоящее время объектно-ориентированные базы данных применяются для некритичных по защите и объему хранимых данных приложениях, тем самым ограничивая их широкое использование в разработке корпоративных АСУ. К современным объектно-ориентированным СУБД относятся: Objectivity 5.0 компании Objectivity/DB, ONTOS DB компании ONTOS Inc, РОЕТ 5.0 компании РОЕТ Software GmbH, Jasmine 1.1 компании Computer Associates Inc и другие. Традиционными областями применения объектных СУБД являются системы автоматизированного проектирования, моделирование, мультимедиа, поскольку из нужд этих отраслей выросло новое направление в базах данных. Собственно, в перечисленных областях всегда была потребность найти адекватное средство хранения больших объемов разнородных данных, переплетенных многими связями.

Примером успешного внедрения объектной СУБД является система Predator («Хищник») [41], на основе базы ObjectStore, функционирующей в крупной финансовой компании «МакГрегор Груп». Она в режиме реального времени снабжает оператора информацией о состоянии рынка инвестиций одновременно для большого числа клиентов системы (около 3000).

Объектные базы находят широкое применение в телекоммуникациях и сети Интернет. Ведь Интернет — это собрание разнородных данных, поступающих из разных источников, с разнородными форматами: текст, картинки, видео, звук [52]. К удачным примерам внедрения объектных СУБД можно отнести применение базы ObjectStore компании DeutscheTelekom для организации информационного хранилища в своей интрасети, использование СУБД Gemstone в форумах Americanonline, использование СУБД РОЕТ в форумах CompuServe.

Для построения крупных корпоративных АСУ, в которых обрабатываются хорошо структурированные данные, оптимальным решением является использование реляционных СУБД [179].

В современной теории реляционных СУБД, являющейся наиболее распространенным аппаратом построения информационных систем, существует достаточное количество нерешенных или решенных не полностью проблем. Об этом свидетельствует поток статей, посвященных тематике чисто реляционных систем, а также активная деятельность компаний производителей коммерческих реляционных систем, стремящихся улучшать свои продукты и предавать им новые качества.

Аналитический обзор литературных источников показывает, что теоретическая часть реляционной модели данных имеет серьезное математическое обоснование [2, 9, 10, 16, 19, 20, 86, 112, 118, 119], фундаментом которой является теория множеств [56,73]. Всякая предметная область может быть описана конечным набором реляционных отношений. Необходимым условием эффективного использования реляционных баз данных является отсутствие аномалий обработки информации, которое достигается посредством методики нормализации отношений. Стандартная процедура нормализации основана на реляционных операциях проекции и соединения. Структура БД определяется на этапе проектирования, при этом выполняются этапы:

I. Определяется набор и назначение постоянных таблиц.

2. Определяется структура таблиц — перечень, название, назначение и гипы данных столбцов.

3. Определяется система ключей, и прописываются правила ссылочной целостности БД.

Дополнительно могут выполняться этапы по определению индексных структур, пользователей и их полномочий и т.п. Проектирование и поддержание функционирования БД — основная задача администратора БД. После разработки и внедрения клиентского приложения, информация БД доступна для модификации на уровне конечного пользователя, при этом ему, как правило, доступны только функции по изменению и анализу содержимого постоянных таблиц БД. При изменении структуры предметной области конечный пользователь (клиентское приложение), как правило, не в состоянии изменить набор и структуру таблиц — для этого администратор должен выполнить этапы, описанные ранее.

Структура данных также является данными и к ней могут быть применены операции манипулирования данными: добавление, удаление, изменение. Необходимость выполнения указанных операций обусловлена тем, что структура предметной области может динамически меняться. Стандартные методы нормализации, основанные на реляционных операциях проекции и соединения, не позволяет эффективно описывать произвольные предметные области с полностью не определенными структурами. Вообще выделяют 3 класса систем с полностью не определенными структурами [ 172]:

1. Данные, структура которых даже априорно неизвестна. В этом случае формирование структуры каталога данных и его заполнение происходит одновременно по мере поступления информации.

2. Структура данных известна частично. Известны основные описания базовых сущностей или классов системы; вместе с тем имеется необходимость хранения и обработки заранее неопределенной дополнительной информации.

3. Структура данных известна и четко определена, но может меняться с течением времени.

Такие данные в литературе принято называть квазиструктурированными или полуструктурированными. В зависимости от постановки задачи проектирования базы данных, основанной на квазиструктурированных данных, возможны реализации с различной реляционной структурой. Наибольшее распространение получили простые структуры, отношениями которых описывают отношения, атрибуты, атомарные значения и связи последних как ссылки на атомарные значения непосредственной достижимости. Полученная структура представлена в [172] и является описанием графа связей атомарных значений предметной области [93], где вершинами являются непосредственно атомарные значения, а ребрами - их связи. Анализ литературных источников показывает, что не существует единого подхода к проектированию описываемых баз данных, а структура, представленная в [172], не может использоваться в случаях описания реляционных систем, в которых существует несколько различимых ссылочных путей между отношениями [133]. Вообще существование определенных структур, описывающих квазиструктурированные данные, продиктовано необходимостью хранения единственной копии всякого атомарного значения предметной области, имеет строгое математическое обоснование и может быть представлено как методика нормализации реляционных отношений предметной области на основе операций, отличных от проекции и соединения [133].

Кроме того, использование единых структур, хранящих квазиструктурированные данные, требует использования специфичных языком манипулирования данными, так как применение стандартных декларативных языков ограничено в силу сложности формулирования запросов [133, 172]. В настоящее время не существует стандарта таких языков, исследования в данной области ведутся [7, 77, ПО, 172, 184].

Для доступа к информации реляционных баз данных применяются специальные языки манипулирования данными, среди которых предпочтение отдается декларативным языкам. В настоящее время наибольшее распространение получил язык SQL [86, 154, 187], достоинствами которого являются наглядность, приближенность к конечному пользователю. Для повышения надежности реляционных систем и оперативности доступа к информации могут быть реализованы различные подходы к архитектуре баз данных [85, 86, 108, 111, 118, 185], такие как файл-серверная, клиент-серверная архитектуры, реализация параллельных и распределенных баз данных.

Несмотря на развитый математический аппарат, значительную программную и информационную поддержку, множество прикладных реализаций, реляционной модели присущи следующие основные недостатки:

1. Для разных уровней пользователей системы информация базы данных представляется различными уровнями абстракции, как правило, конечный пользователь (клиентское приложение) не в состоянии изменить набор и структуру таблиц, вследствие изменения структуры предметной области. Реляционная система становится зависимой от прикладного программиста и администратора, что сказывается на коммерческих свойствах системы.

2. Декларативные языки манипулирования данными, несмотря на универсализм, являются языками уровня прикладного программиста и/или администратора системы, но не конечного пользователя. Пользователь не знающий структуры базы данных не может сформулировать свой запрос, а если запрос написан на языке SQL, то изменение структуры базы данных влечет за собой его переформулирование.

3. Не существует единого подхода к проектированию больших, сложных реляционных систем, подразумевающих наличие распределенных данных.

4. Наличие ЬГиЬЬ-значений в таблицах и, вообще, трехзначная логика усложняет бизнес-логику клиентских приложений.

Развитие математического аппарата реляционной теории с целью решения указанных проблем представляется актуальной задачей. В диссертационной работе проведено развитие и обобщение реляционной теории с целью преодоления недостатков проектирования и обеспечения функционирования классических РБД, для этого вводятся новые методы моделирования квазиструктурированной информации, новые правила поддержания ссылочной целостности, новые методы манипулирования информацией.

Объектом исследования являются математические методы реляционной теории управления большими объемами квазиструктурированной информации.

Целью настоящей диссертационной работы является развитие и обоснование математических методов реляционной теории для эффективного управления большими объемами информации предметных областей с полностью неопределенными структурами.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Проанализированы существующие методы реляционной теории управления информацией, в том числе моделирование квазиструктурированных данных.

2. Разработан формальный математический аппарат нормализации реляционных отношений на основе операций выборки и соединения, в результате чего была получена структура РБД, содержащей квазиструктурированные данные.

3. Введено понятие роли реляционного отношения как идентификатора отдельного ссылочного пути на любой паре отношений, на основе чего спроектирована уточненная структура РБД, нормализованной на основе операций выборки и соединения.

4. Определена методика проектирования РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения. Определен алгоритм перевода ЕЯ-диаграмм в полученную структуру.

5. Определены правила поддержания ссылочной целостности и использования КХЛХ-значений в РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

6. Определены особенности языка манипулирования данными полученной структуры. Определен синтаксис, ВИР-грамматика, правила использования инструкций языка.

7. Для инструкции выборки данных определены алгоритмы поиска информации в РБД, нормализованных на основе выборки и соединения.

8. Определены методы проектирования распределенных РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

9. Определены методы администрирования доступа к информации РБД на основе реляционной операции выборки.

10. Построена математическая модель задачи оптимизации вычислительного процесса в многопользовательских системах обработки информации и управления, построенных на основе РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

11. Показаны результаты использования полученных результатов в автоматизированных системах управления (АСУ) учебным процессом.

При решении поставленных в диссертационной работе задач использовались: методы теории реляционной модели данных, методы теории множеств, методы теории графов, методы математического моделирования, методы теории вероятностей и математической статистики, методы построения вычислительных систем и программирования.

Научная новизна работы сос тоит в следующем:

1. Разработаны методы моделирования квазиструктурированной информации понятия и структурная часть баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

2. Определена целостная часть баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

3. Определен синтаксис, BNF-грамматика, правила использования инструкций языка манипулирования данными баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

4. Для инструкции выборки данных определены алгоритмы поиска информации в базах данных, нормализованных на основе выборки и соединения.

5. Определен алгоритм перевода ER-диаграмм в структуру баз данных, нормализованных на основе выборки и соединения. Определены алгоритмы перевода реляционных баз данных в структуру баз данных, нормализованных на основе выборки и соединения.

6. Определены методы проектирования распределенных реляционных баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

7. Определены методы администрирования доступа к информации баз данных на основе реляционной операции выборки.

8. Построена математическая модель задачи оптимизации вычислительного процесса в многопользовательских системах обработки информации и управления, построенных на основе реляционных баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения, позволяющая определять оптимальные характеристики функционирования вычислительной системы: число вычислительных узлов, загрузку вычислительных узлов, время окончания вычислительного процесса;

Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в создании программного комплекса (на платформе MS SQL

Server 2000 + Visual CU.NET), поддерживающего работу с нормализованными на основе операций выборки и соединения РБД, модификация и анализ содержимого которых доступны на уровне конечного пользователя. Тем самым существенно повышаются скорость разработки, внедрения, модификации, сопровождения приложений РБД.

На защиту выносятся:

1. Методы моделирования квазиструктурированной информации и структурная часть РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

2. Целостная часть РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

3. Синтаксис, BNF-грамматика, правила использования инструкций языка манипулирования данными РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

4. Алгоритмы поиска информации в РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

5. Алгоритм перевода ER-диаграмм в структуру РБД, нормализованных на основе выборки и соединения.

6. Алгоритмы перевода РБД в структуру баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

7. Методы проектирования распределенных РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

8. Методы администрирования доступа к информации РБД на основе реляционной операции выборки.

9. Комплекс программ проектирования и обеспечения функционирования РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

10. Математическая модель задачи оптимизации вычислительного процесса в многопользовательских системах обработки информации и управления, построенных на основе РБД, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

Достоверность полученных результатов работы подтверждается корректным использованием теоретических и практических методов обоснования полученных результатов. Основные выводы и положения диссертационной работы обоснованы использованием при их получении известных, проверенных практикой моделирования на ЭВМ теоретических методов исследования, базирующихся на принципах теории реляционной модели данных, теории множеств, теории графов, теории вероятностей и математической статистики, программирования, а также применением разработанных методов при решении конкретных задач предприятия, что подтверждается актами внедрения результатов работы. Экспериментальные исследования и тестирование разработанных комплексов алгоритмов показали непротиворечивость полученных результатов и подтвердили теоретические оценки качества комплексов алгоритмов.

Полученные в диссертационной работе результаты реализованы и внедрены:

1) в Северо-Кавказском государственном техническом университе г. Ставрополя;

2) в филиалах Северо-Кавказского государственного технического университа в городах Невинномысске, Георгиевске, Пятигорске, Кисловодске;

3) в Северо-Кавказском гуманитарно-техническом институте г. Ставрополя;

4) в Народном Шпаковском Транспортном Предприятии г. Михайловска.

Основные этапы работы докладывались и обсуждались на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Северо-Кавказского государственного технического университета (Ставрополь, 1999 г., 2000 г., 2001 г., 2002 г.,

2003 г.), ежегодной научной конференции Таганрогского государственного радиотехнического университета (Таганрог, 2000 г.), Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы создания автоматизированных обучающих и тестирующих систем» (Новочеркасск, 2000 г.), научном семинаре академика РАН А.В. Каляева в НИИ многопроцессорных систем (Таганрог, 2001 г.), научном семинаре Южно-Российского регионального центра информатизации высшей школы РГУ (Ростов-на-Дону, 2001 г.), VI всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» (Таганрог, 2003 г.), IV Международной научно-технической конференции «Кибернетика и технологии XXI века» (Воронеж, 2003 г.) — работы награждены дипломом за лучший доклад конференции, X международной конференции «Современные технологии обучения» (Санкт-Петербург,

2004 г.), Международной научной конференции «Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики» (Тольятти, 2004 г.), второй Международной научно-практической конференции «Теория, методы проектирования, программно-техническая платформа корпоративных информационных систем» (Новочеркасск, 2004 г.), ежегодной международной конференции «Технологии 2004» (Турция, Анталия, 2004 г.), II научно-методической конференции «Новые образовательные технологии в вузе» (Екатеринбург, 2004), Первой международной научно-технической конференции «Инфотелекоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (Ставрополь, 2004).

По теме диссертации автором опубликовано 47 печатных работ.

Материал основной часта диссертационной работы изложен на 210 страницах машинописного текста. Диссертация состоит из введения, семи разделов, заключения, списка литературы из 199 наименования, 27 рисунков, 34 таблиц и 5 приложений.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Маликов, Андрей Валерьевич

7.5. Выводы

1. При проектировании распределенной реляционной БД, нормализованной на основе операций выборки и соединения, все известные способы построения распределенной БД вырождаются во фрагментацию отношений на основе реляционной операции выборки (горизонтальная фрагментация). Структура отдельных локальных БД в узлах сети одинакова и состоит из 7-ми стандартных отношений.

2. Задача разграничения доступа пользователей к информации БД решается на одном из трех уровней: таблиц, столбцов, строк. Для разграничения полномочий на уровне строк таблиц (горизонтальное разграничение) используется реляционная операция выборки, для чего отношения подвергаются процедуре нормализации с учетом информации о пользователях БД. При этом если используется БД, нормализованная на основе операций выборки и соединения, то ее отношения дополняются соответствующими кортежами. Инструкции манипулирования данными дополняются предложениями, обрабатывающими отношения (кортежи) с информацией о пользователях.

3. Рассмотрена возможность использования математической модели оптимизации параллельного вычислительного процесса [127, 152] применительно к многопользовательской автоматизированной системе, построенной с использованием БД, нормализованной на основе операций выборки и соединения. С помощью представленной математической модели могут быть определены основные характеристики вычислительных систем: время окончания вычислительных процессов, оптимальное число процессоров, оптимальная загрузка процессоров.

Заключение

Подавляющее большинство современных автоматизированных систем построено на основе реляционной модели данных. Такое широкое распространение модель получила благодаря наличию определенных преимуществ, частично или полностью отсутствующих в других моделях:

• простота и наглядность;

• развитый математический аппарат;

• возможность описания любых предметных областей реального мира.

Данные обстоятельства обуславливают применение реляционных баз данных в различных областях человеческой деятельности. Главной идеей представленной работы явилось исследование предметной области «реляционная модель данных» на основе анализа свойств реляционных систем и систем, содержащих квазиструктурированные данные. В предметной области были определены основные сущности, их свойства, типы взаимосвязей, на основе чего спроектирована структура соответствующей реляционной базы данных. При этом использовался теоретический аппарат нормализации отношений на основе реляционных операций проекции и соединения.

Основным научным результатом диссертационной работы является проектирование и исследование свойств уточненной структуры реляционных баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения (рисунок 10). Основными достоинствами предложенной структуры являются:

1. Постоянство структуры БД внешней предметной области. Использование только семи отношений позволяет описать любую предметную область реального мира.

2. Отсутствие Ы1ЛХ-значение в описании информации. Для несуществующей информации отпадает необходимость определения дополнительных искусственных средств для ее описания в БД.

Автоматически отпадает необходимость в использовании операторов и функций, работающих с NULL-значениями, что упрощает бизнес-логику приложений.

3. Основные типы связей между атрибутами в предложенной модели данных поддерживаются напрямую. Отсутствует необходимость в искусственных средствах поддержания связей: «один-к-одному», «один-ко-многим», «многие-ко-многим», иерархических связей. К таким искусственным средствам относятся: поддержание системы ключей и создание дополнительных отношений внутренней предметной области.

4. Использование более простого декларативного языка манипулирования данными по сравнению со стандартным SQL. При этом предполагается, что по отношению к информации внутренней предметной области достаточно следующих инструкций модификации данных (INSERT, DELETE, UPDATE}. Для построения запросов к БД может использоваться инструкция ВЫБРАТЬ — более высокоуровневая по отношению к инструкции SELECT языка SQL. По отношению к БД внешней предметной области применимы все инструкции SQL, так как при ее нормализации использовался классический проекционно-соединительный подход. По отношению к БД внутренней предметной области также могут применяться стандартные инструкции языка SQL.

5. Построение распределенных клиент-серверных систем на основе методов горизонтального фрагментирования таблиц данных и/или репликации. Все многообразие методов построения распределенных БД, используемых при проекционно-соединительном подходе, теряют свою актуальность для предложенной модели, т.к. они вырождаются во фрагментации таблиц данных на основе реляционной операции выборки.

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Определены понятия и структурная часть баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

2. Определена целостная часть баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

3. Определен синтаксис, BNF-грамматика, правила использования инструкций языка манипулирования данными баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

4. Для инструкции выборки данных определены алгоритмы поиска информации в базах данных, нормализованных на основе выборки и соединения.

5. Определен алгоритм перевода ER-диаграмм в структуру баз данных, нормализованных на основе выборки и соединения. Определены алгоритмы перевода реляционных баз данных в структуру баз данных, нормализованных на основе выборки и соединения.

6. Определены принципы проектирования распределенных реляционных баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения.

7. Определены методы администрирования доступа к информации баз данных на основе реляционной операции выборки.

8. Рассмотрена возможность использования математической модели оптимизации параллельного вычислительного процесса применительно к многопользовательской автоматизированной системе, построенной с использованием БД, нормализованной на основе операций выборки и соединения. С помощью представленной математической модели могут быть определены основные характеристики вычислительных систем: время окончания вычислительных процессов, оптимальное число процессоров, оптимальная загрузка процессоров.

На основе результатов, полученных в диссертационном исследовании, в Северо-Кавказском государственном техническом университете г. Ставрополя программистами Учебно-Методического Управления Евдокимовым A.A., Кириченко В.И., Лидовским К.В., Маликовым A.B. разработана опытная версия СУБД "BiZone" с использованием языка С# и

СУБД Microsoft SQL Server 2000. Практическая реализация основных положений диссертационного исследования с использованием СУБД "BiZone" представлена в приложении 4.

Результаты диссертационного исследования внедрены в СевероКавказском государственном техническом университете и его филиалах в городах Ставрополе, Невинномысске, Георгиевске, Пятигорске, Кисловодске, Северо-Кавказском гуманитарно-техническом институте города Ставрополя, Народном Шпаковском Транспортном Предприятии города Михайлове ка. В приложении 5 представлены акты о внедрении результатов диссертационного исследования.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Маликов, Андрей Валерьевич, 2005 год

1. Abiteboul S., Quass D., McHugh J., WidomJ., WeinerJ. The Lorel query language for semistructured data. 1.ternational Journal on Digital Libraries, l(l):68-88, 1997. http://pub-db.stanford.edu/publi.st.html.

2. Aho A.V., Beeri C., Ullman J.D. The theory of joins in relational databases. ACM TODS. 1979. №3.

3. AllFusion Erwin Data Modeler, www.interface.ru (www.erwin.ru ).

4. Anzeni P., Mecca G., Merialdo P. Semistructured and Structured Data in the Web: Going Back and Forth. Workshop on Management of Semistructured Data, 1997. www.research.att.com/~suciu/ workshop-papers.html.

5. Buneman P., Davidson S., Fernandez M., Suciu D. Adding Structure to Unstructured Data. http://db.cis.upenn.edu/Publications/.

6. Buneman P., Davidson S., Hillebrand G., Suciu D. A query language and optimization techniques for unstructured data. In Proc. of ACM SIGMOD Conf. On Management of Data, pages 505-516, Montreal, Canada, 1996.

7. Celko J., Trees in SQL, DBMS Online, 1996.

8. Cluet S., Delobel C., Sim'eon J., Smaga K. Your Mediators Need Data Conversion! In Proceedings of ACM-SIGMOD International Conference on Management of Data, 177-188, 1998.

9. Codd E.F. A relational model of data for large shared data banks. CACM. 1970. — 13. №6.

10. Codd E.F. Extending the relation database model to capture more meaning. ACM TODS. 1970. №4.

11. Codd E.F. Relational Completeness of Data Base Sublanguages, Data Base Systems. Courant Computer Science Symposia Series 6. — Englewood Cliffs. N.Y.: Prentice-Hall. 1972.

12. Consens M., Mendelzon A. GraphLog: a visual formalism for real life recursion. In Proc. Of the ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART Symposium on Principles of Database Systems (PODS), page 404-416, Atlantic City, NJ, 1990.

13. Cruz I. F., Mendelzon Л. О., Wood Р. Т. Л graphical query language supporting recursion. In Proc. Of ACM SIGMOD Conf. On Management of Data, pages 323-330, San Francisco, СЛ, 1987.

14. Cruz I. F., Mendelzon A. O., Wood P. T. G+: Recursive queries without recursion. In Proc. Of the Second International Conference on Expert Database Systems, pages 355-368, 1988.

15. Darwen H. Adventures in relationland // C.J. Date. Relational database writings 1985-1989. — Reading. Mass.: Addison-Wesley. 1992.

16. Date C.J. What Is a Distributed Database System? // C.J. Date. Relational Database Writings 1985-1989. — Reading. Mass.: Addison-Wesley. 1990.17. dBase, www.dBase.com.18. Express 4GL фирмы Oracle.

17. Fagin R. Multivalued dependencies and new normal form for relational databases. ACM TODS. 1977. №3.

18. Fagin R. Normal forms and relational database operators. Proc. 1979 ACM SIGMOD Intern. Conf. on management of data. Boston, Mass. 1979.

19. Fernandez M., Florescu D., Levy A., Suciu D. A query language for a web-site management system. SIGMOD Record, 26(3):4-l 1, September 1997. www.acm.org/sigs/sigmod/record.

20. Garcia-Molina H., Papakonstantinou Y., Quass D., Rajaraman A., SagivY., UllmanJ., Vassalos V., WidomJ. The TSIMMIS Approach to Mediation: Data Models and Languages, www.db.stanford.edu/tsimmis.

21. Goldman R., WidomJ. DataGuides: Enabling Query Formulation and Optimization in Semistructured Databases. Proceedings of the Twenty-Third International Conference on Very Large Data Bases, Athens, Greece, 1997.

22. Hall P.A.V., HichcockP., Todd S.J.P. An algebra of relations for machine computation, conference record of the 2nd ACM symposium on principles of programming languages. Palo Alto. Calif. 1975.

23. Hammer J., Garcia-Molina FI., Nestorov S., Ramana Yemeni. Template-Based Wrappers in the TSIMMIS System, www.db.stanlbrd.edu/tsimmis.

24. Held G.D. Stonebraker M.R., Wong E. INGRES — Л Relational Data Base System, Proc. NCC 44. — Anaheim, Calif.; Montvale, N.J.: AFIPS Press. 1975.

25. Henzinger M., HenzingerT., Корке P. Computing simulations on finite and infinite graphs. In Proceedings of 20th Symposium of Foundations of Computer Science, pages 453-462, 1995.

26. Kalyaev A.V., Kalyaev I.A. STORC-computer — a multiprocessor computer system with structure-organized calculations. Engineering Simulation. 1997. №10.

27. Li C., Yemeni R., Vassalos V., Garcia-Molina H., Papakonstantinou Y., UllmanJ., Valiveli M. Capability Based Mediation in TSIMMIS. www.db.stanford.edu/tsimmis.

28. McHughJ., Abiteboul S., Goldman R., Quass D., Widom J. Lore: A Database Management System for Semistructured Data. www.db.stanford.edu/lore.

29. Microsoft Visual Basic 6.0 Programmer's Guide. СПб.: БХВ, 2000.32. MSDN. www.microsoft.com.

30. Papakonstantinou Y., Garcia-Molina H., Widom J. Object Exchange Across Heterogeneous Information Sources. Proceedings of the Eleventh International Conference on Data Engineering, pp. 251-260, Taipei, Taiwan, 1995.

31. Papakonstantinou Y., Gupta A., Garcia-Molina H., Ullman J. A Query Translation Scheme for Rapid Implementation of Wrappers. www.db.stanford.edu/tsimmis.35. R:Base, vvvvw.rbase.com.

32. Robie J., Lapp J., Schach D. XML Query Language (XQL). In Proc. of the Query Languages workshop, Cambridge, Mass., 1998.

33. ZloofM.M. Query By Example. Proc. NCC 44. — Anaheim, Calif. Montvale, N.J.: AFIPS Press. 1975.

34. Акимов O.E. Дискретная математика. Логика, группы, графы. 2-е издание, дополненное. М.: ПБЗ, 2001.

35. Аксинрод Т., Беккерман М. и др. Программирование на параллельных вычислительных системах. Под редакцией Б. Бебба. М.: Мир, 1991.

36. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. Ленинград: Машиностроение, ленинградское отделение, 1988.

37. Андреев A.M., Березкин Д.В., Кантонистов Ю.А. Объектно-ориентированные базы данных: среда разработки программ плюс хранилище объектов, http://inteltec.ru/publish/articles/obitech/oodbmso.shtml.

38. Артаманов Г.Т., Тюрин В.Д. Топология сетей ЭВМ и многопроцессорных систем. 1991.

39. Архангельский A.B. Канторовская теория множеств. М.: Изд-во МГУ, 1988.

40. Архангельский А.Я. Работа с локальными базами данных в Delphi 5. М.: Бином, 2001.

41. Архангельский С.И. Учебный процесс в высшей школе, его закономерные основы и методы. М.: Высшая школа, 1980.

42. Архипенко С. Хранилища данных. От концепции до внедрения. М.: Диалог-МИФИ, 2002.

43. Асельдеров З.М., Донец Г.А. Представление и восстановление графов. АН УССР, Институт кибернетики им. В.И. Глушкова. Киев: Наукова Думка, 1991.

44. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. Пер. с англ. A.A. Александрова, В.И. Будзко. Под редакцией В.И. Будзко. М.: Финансы и статистика, 1983.

45. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М.: Мир, 1979.

46. Баас P. Delphi 5. К.: BHV, 2000.

47. Базы данных. Под ред. Хомоненко А.Д. 3-е издание, перер. и допол. СПб.: КОРОНА принт, 2003.

48. Байенс Джим. Разработка баз данных для Web. Шаг за шагом: практическое пособие. М.: ЭКОМ, 2001.

49. Барский А.Б. Параллельные процессы в вычислительных системах. М.: Радио и связь, 1990.

50. Барфилд Эд., Уолтере Б. Программирование «Клиент-сервер» в локальных вычислительных сетях. М.: Филинъ, 1997.

51. Белов В.В. Теория графов. М.: Высшая школа, 1976.

52. Белоусов А.И., Ткачев С.Б. Дискретная математика. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2001.

53. Бердж К., Теория графов и ее применение. М.: ИЛ, 1962.

54. Березко Л.А., Вишенчук И.М., Троценко В.В. Принципы функционирования параллельных вычислительных машин и систем. Киев: УМКВО, 1989.

55. Биллингслей П. Эргодическая теория и информация. Перевод с английского И.Д. Светловой. Под редакцией Б.М. Гуревича. М.: Мир, 1969.

56. Бобровски Стив. Oracle 8: архитектура. М.: Лори, 1998.

57. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. СПб.: Питер, 2003.

58. Виленкин Н.Я. Комбинаторика. М.: Наука, 1969.

59. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. Пер. с англ. М.: Мир, 1989.

60. Воеводин В.В. Информационная структура алгоритмов. М.: Издательство МГУ, 1997.

61. Воеводин В.В. Курс лекций: «Параллельная обработка данных». http://parallel.ru/vw/

62. Вудкок Дж. Современные информационные технологии совместной работы. Пер. с англ. М.: рус. ред., 1999.

63. Галкина В.А. Дискретная математика: комбинаторная оптимизация на графах. М.: Гелиос АРВ, 2003.

64. Гетц К., Гилберт М. Программирование на Visual Basic 6 и VBA: руководство разработчика. К.: Изд. группа BHV, 2001.

65. Гилл Ф. и др. Практическая оптимизация. Перевод с английского. Редактор А.А. Петров. М.: Мир, 1985.

66. Глушаков C.B., Ломотько Д.В. Базы данных. Харьков: Фолио, 2000.

67. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа. 1977.

68. Голенищев Э.П. Информационное обеспечение систем управления. Ростов-на-Дону: Феникс, 2003.

69. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. М.: Наука. Физматлит, 1999.

70. Грабер М. Справочное руководство по SQL. Технический редактор Джо Селко, ANSI ХЗН2 Комитет стандартов баз данных. М.: Лори, 1998.

71. Грегори К. Использование Visual C++.Net. Специальное издание. М., СПб., К.: Вильяме, 2002.

72. Грей Д. Управление данными: Прошлое, Настоящее и Будущее, журнал «Системы управления базами данных», №2, 1995, http://www.osp.ru/dbms/1998/03/71.htm.

73. Григорьев Е., Представления сложных идентифицируемых сложных объектов в реляционной базе данных, журнал «Открытые системы», №1-2, 2000, http://www.osp.ni/os/2000/01 -02/079.htm.

74. Гринев М., Системы управления полуструктурированными данными, журнал «Открытые системы», №5-6, 1999, http://wwvv.osp.ru/os/1999/05-06/09.htm.

75. Грофф Дж. SQL: полное руководство. Пер. с англ. 2-е издание, переработанное и дополненое. Киев: BHV, 2001.

76. Гусак А.А. Высшая математика. Мн.: ТетраСистемс, 1998.

77. Гутер P.C., Овчинский Б.В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта. М.: Наука, 1970.

78. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. Перевод с англ. М.: Мир, 1982.

79. ДевиттД., Грэй Д. Параллельные системы баз данных: будущее высоко эффективных систем баз данных. Журнал «СУБД» // «Открытые системы». 1995. №2.

80. ДейтК.Дж. Введение в системы баз данных. М., С-Пб., К.: Издательский дом «Вильяме». 2000.

81. Денисов А.А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления. Ленинград: Ленинградское отделение Энергоиздата, 1982.

82. Джобе К. Реляционные базы данных — одна из основ вычислительной науки. Computerworld. 1997. #17-18. http://www.osp.ru/cw/1997/17-18/024.htm.

83. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1995.

84. Долженков В. Visual Basic.Net: учебный курс. СПБ.: Питер, 2003.

85. ЕвреиновЭ.В. Распределенная обработка информации и распределенные вычислительные системы. М.: Знание, 1983.

86. Емеличев В.А., Ковалев М.М., Кравцов М.К. Многогранники, графы, оптимизация. М.: Наука, 1981.

87. Зыков А.А. Основы теории графов. М.: Наука, 1987.

88. Иванов Ю.Ы. Теория информационных объектов и системы управления базами данных. М.: Наука, 1988.

89. Исследования но прикладной теории графов. Сборник статей. АН СССР, Сибирское отделение. Отв. ред. A.C. Алексеев. Новосибирск, Сибирское отделение, 1986.

90. Ицик Бен-Ган. Иерархические структуры, не требующие сопровождения. 2001. http://ww\v.osp.nl/win2000/sql/967.htm.

91. Каипов В.Х. и др. Методы обработки данных в системах с нечеткой информацией. АНКиргССР. Фрунзе: Илим, 1988.

92. Калинин А.Г., Мацкевич И.В. Универсальные языки программирования: семантический подход. М.: Радио и связь, 1991.

93. Калиниченко Л.А., Рыбкин В.М. Машины баз данных и знаний. М.: Наука, 1990.

94. Кантор Г. Труды по теории множеств. Издание подготовили А.Н. Колмогоров и др. Отв. ред. А.Н. Колмогоров, А.П. Юшкевич. М.: Наука, 1990.

95. Каратыгин С.А., Тихонов А.Ф., Тихонова Л.Н. Visual Foxpro 6. M.: ЗАО «Издательство БИНОМ». 1999.

96. Карпова Т. Базы данных: модели, разработка, реализация. СПб.: Питер, 2001.

97. Каталог программного обеспечения «SoftLine direct» май 2002 — сентябрь 2002. № 2.

98. Когаловский М.Р. Технология баз данных на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1992.

99. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных: эволюция технологий. Технологии и стандарты. Инфраструктура. Терминология. М.: Финансы и статистика, 2002.

100. Когаловский М.Р., Абстракции и модели в системах баз данных, журнал «Системы управления базами данных», №4-5, 1998, lntp:/Avw\v.osp.ru/dbms/1998/04-05/07.htm.

101. Козлик Г.А. Оптимизация обработки информации в системах управления. Киев: Тэхника, 1989.

102. Колесников Д.Г. Оптимизация распределения информационных файлов в сетях ЭВМ с параллельной обработкой. Диссертация на соискание ученой степени к.т.н. Ростов-на-Дону. 1999.

103. Колобашкин С.М., Коваленко А.П., Смирнов С.Н. Методы дискретной оптимизации. М.: Изд. в/ч 33965, 1990.

104. Комитет по развитию функциональных возможностей СУБД, Системы баз данных третьего поколения: Манифест, журнал «Системы управления базами данных», №2, 1995, http://www.osp.ru/dbms/1995/02/23 .htm.

105. Корнеев B.B. Параллельные вычислительные системы. М.: Нолидж. 1999.

106. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин C.B. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж. 2000.

107. ПЗ.КофманА. Введение в прикладную комбинаторику. М.: Наука, 1975.

108. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978.

109. Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. 2-е издание, переработанное и дополненное. М.: Энергоатомиздат, 1988.

110. Кузнецов С. SQL: язык реляционных баз данных. М.: Майор, 2001.

111. Кузнецов С. СУБД и файловые системы. М.: Майор, 2001.

112. Кузнецов С. Тенденции в мире систем управления базами данных. http://vvw\v.citforum.kcn.ru/datübüse/articles/art 25.shtml.

113. Кузнецов С.Д. Основы современных баз данных, информационно-аналитические материалы Центра информационных технологий. http://www.cittTmu.ru.

114. Линекер Р., ЛрчерТ. Программирование для Windows 98. Библия разработчика. Перевод с английского. М.: Диалектика, 1999.

115. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа. 1982.

116. Люри Дж., Мансур LLL, Преодоление иерархий, журнал «SQL Magazine OnLine», №5, 2001.

117. Магрупов Т.М. Графы, сети, алгоритмы и их приложения. Под ред. Ф.Б. Абуталиева. АН УзССР, институт кибернетики с ВЦ УзНПО «Кибернетика». Ташкент: Фан, 1990.

118. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. М.: Мир, 1981.

119. Макаров И.П. Дополнительные главы математического анализа. М.: Просвещение. 1968.

120. Маликов A.B. Исследование и организация эффективных вычислений в параллельных системах баз данных на основе сетей ЭВМ. Диссертация на соискание ученой степени к.т.н. Ставрополь. 2001.

121. Маликов A.B. К вопросу нормализации реляционных баз данных / On the problem of relational database normalization. Сборник «Кибернетика и технологии XXI века» по материалам IV Международной научно-технической конференции. Воронеж: ВГУ, 2003.

122. Маликов A.B. О некоторых задачах, решаемых параллельными алгоритмами. Депонировано ВИНИТИ, № 753-В2001, 2001.

123. Маликов A.B. Организация параллельных вычислительных систем на базе ЛВС для обработки баз данных большого объема. Депонировано ВИНИТИ, № 754-В2001, 2001.

124. Маликов A.B. Параллельные машины и структура алгоритмов. Сборник «Материалы XXX научно-технической конференции по результатам работы ППС, аспирантов и студентов СевКавГТУ за 1999 год». Ставрополь: СевКавГТУ, 2000.

125. Маликов A.B. Проектирование реляционных баз данных на основе операций выборки и соединения. Исследование их свойств, монография/ под редакцией д.т.н., проф. Чефранова А.Г. Ставрополь: СевКавГТУ, 2002.

126. Маликов A.B. Разработка надстроек SQL для доступа к данным БД на основе выборочно-соединительной модели. Сборник «Материалы VI научно-технической конференции «Вузовская наука-Северо-Кавказскому региону»», часть II. Ставрополь: СевКавГТУ, 2002.

127. Маликов A.B. Способы организации вычислений в параллельных машинах баз данных. Сборник «V Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов. Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления». Таганрог: ТРТУ, 2000.

128. Маликов A.B. Человек в информационном обществе (данные по России). Сборник «Профессиональная коммуникация и деятельность в личности специалиста». Ставрополь: СевКавГТУ, 1999.

129. Маликов A.B., Кириченко В.И., Евдокимов A.A. Автоматизация учебного процесса. Сборник «Проблемы создания автоматизированных обучающих и тестирующих систем». Новочеркасск: ЮРГТУ, 2001.

130. Маликов A.B., Лидовской К.В. Алгоритм поиска информации в реляционных базах данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения. Журнал «Современные наукоемкие технологии», №2, 2004.

131. Маликов A.B., Маликова Е.В. Дополнительные возможности нормализации в реляционных базах данных. / Материалы V научно-технической конференции // Вузовская наука-Северо-Кавказскому региону. Ставрополь: СевКавГТУ. 2001. часть И.

132. Маликов A.B., Маликова Е.В. О динамическом разграничении полномочий пользователей баз данных. Сборник «Материалы VI научно-технической конференции «Вузовская наука-Северо-Кавказскому региону»», часть II. Ставрополь: СевКавГТУ, 2002.

133. Маликов A.B., Цвиринько H.A., Прокопенко В.И., Евдокимов A.A., Кириченко В.И. Интегрированная автоматизированная система управленияучебным процессом «Декамаг». Учебно-методическое пособие. Ставрополь: СевКавГТУ, 2004.

134. Маликов A.B., Чефранов А.Г. Аналитическая зависимость производительности параллельных вычислительных систем от числа процессоров. Журнал «Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки», №2, 2003.

135. Маликов A.B., Чефранов А.Г., Лебедев В.И. Анализ функционирования реальных параллельных систем. Сборник «Известия ТРТУ. Специальный выпуск, материалы научной конференции». Таганрог: ТРТУ, 2001.

136. Мамаев Е. Microsoft SQL Server 2000. СПб.: БХВ-Петербург. 2002.

137. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ. М.: Высшая школа, 1981.

138. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко И.В. и др. Оптимизация структур распределенных баз данных в АСУ. М.: Наука, 1990.

139. МанделТ. Разработка пользовательского интерфейса. М.: ДМК, 2001.

140. Мантуров О.В. Курс высшей математики. М.: Высшая школа, 1991.

141. Математическое и программное обеспечение задач дискретной оптимизации. Сборник научных трудов. Отв. ред. И.В. Сергиенко. Киев: ИК, 1989.

142. МейерД. Теория реляционных баз данных. Пер. с англ. М.: Мир, 1987.

143. Менахем Базиян и др. Использование Visual FoxPro 6. Специальное издание. Перевод с англ. М.: Вильяме, 1999.

144. Методы дискретного анализа в изучении булевых функций и графов. Отв. ред. Ю.Л. Васильев. Новосибирск: ИМ, 1989.

145. Методы дискретного анализа в оптимизации управляющих систем. Редколлегия: Ю.Л. Васильев и др. Новосибирск: ИМ, 1989.

146. Методы дискретного анализа в теории графов и сложности. Гл. ред. А.Д. Каршунов. Новосибирск: ИМ, 1992.

147. Методы и алгоритмы анализа эмпирических данных. Сборник трудов/ Институт проблем управления. М.: ИЛУ, 1988.

148. Методы сбора и анализа сложноорганизованных данных. Сборник трудов/ АН СССР, Институт проблем управления, М.: ИЛУ, 1991.

149. Наац И.Э., Музенитов Ш.А. Дискретная математика. Ставрополь: Ставропольская краевая типография. 2001.

150. Нечепуренко М.И., Попков В.К., Майнагашев и др. Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях. Отв. ред. М.И. Нечепуренко. АН СССР, Сибирское отделение. Новосибирск: Наука. Сибирское отделение, 1990.

151. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. СПб.: Питер, 2000.

152. Озкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных. Пер. с англ. Под ред. Я.И. Фета. М.: Мир, 1989.

153. Ope О. Теория графов. М.: Наука, 1980.

154. Палей Д., Моделирование квазиструктурированных данных, журнал «Открытые системы», №9, 2002, http://vwvw.osp.ni/os/2002/09/057.htm.

155. Пападимитриу X., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность. М.: Мир, 1985.

156. Подбельский В.В. Язык С++. М.: Финансы и статистика, 2003.

157. Полищук Ю.М.,Хон В.Б. Теория автоматизированных банков информации. М.: Высшая школа, 1989.

158. Попов А.А. Программирование в среде СУБД FoxPro 2.0.

159. Построение систем обработки данных. М.: Март. 1996.

160. Пушников А.Ю. Введение в системы управления базами данных. Башкирский государственный университет. 1999.

161. Риордан, Ребекка М. Программирование в Microsoft SQL Server 2000. Шаг за шагом: практическое пособие. М.: ЭКОМ, 2002.

162. Рубан В.Я., Дрогаль Т.Г. Интеграция АСУ на основе баз данных. Киев: Тэхника, 1988.

163. Седжвик Р. Фундаментальные алгоритмы на С++. Анализ. Структуры данных. Сортировка. Поиск. СПб.: ДиасофтЮП, 2002.

164. Сигнор Р., Стегман М.О. Использование ODBC для доступа к базам данных. Пер. с англ. Под общ. ред. С.А. Каратыгина. М.: Бином: Научная книга, 1995.

165. Смирнов С.Н., Задворьев И.С. Работаем с ORACLE. М.: Гелиос АРВ, 2002.

166. Стулов А., Особенности построения информационных хранилищ, журнал «Открытые системы», №4, 2003.

167. Суслов А., Языки запросов для XML-данных, журнал «Открытые системы», №2, 2001, http://www.osp.ru/os/2001/02/065.htm

168. Тамер Оззу М., Валдуриз П. Распределенные и параллельные системы баз данных. Журнал «СУБД» // Открытые системы. 1996. №4.

169. Тербер К.Дж. Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем. Перевод с англ. М.: Наука, 1985.

170. Тихомиров Ю.В. Microsoft SQL Server 2000. Разработка приложений. СПб.: БХВ-Петербург. 2000.

171. Фаронов В.В. Delphi 6: учебный курс. М.: Издатель Молга-чев С.В., 2001.

172. Фаронов В.В. Delphi. Программирование на языке высокого уровня. СПб.: Питер, 2004.

173. Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М.:Мир, 1984.

174. Хансен Г., Хансен Д. Базы данных: разработка и управление. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ». 2000.

175. Харазишвили А.Б. Приложения теории множеств. Тбилиси: Издательство Тбилиского университета. 1989.

176. Харари Ф., Палмер Э. Перечисление графов. Перевод с английского. М.: Мир, 1977.

177. Харрингтон Джен JT. Проектирование реляционных баз данных. М.: Лори. 2000.

178. ХокниР., Джессхоуп К. Параллельные ЭВМ. Архитектура, программирование и алгоритмы. Перевод с английского Д.И. Абашкина / Под редакцией Е.П. Курочкина. М.: Радио и связь. 1986.

179. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. М.: Мир, 1974.

180. Цегелик Г.Г. Системы распределенных баз данных. Львов: Свит, 1990.

181. Шиянов E.H., Каргин Н.И., СербинаЛ.И., Чеботарев Е.А. Требования к организации учебного процесса и научной работы в Ставропольском государственном техническом университете. Ставрополь, 1998.

182. Шураков В.В. Обеспечение сохранности информации в системах обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1985.-O1. Role Relation

183. J. IDr IDo nRole uroven ™-»-™----— IDo nRelation description